文献

J-GLOBAL ID：201802273394964171   整理番号：18A0699429

分類手法に応じた他者を怒らせる問題発言抽出パターンの特徴に関する分析

Analysis in Classification of Patterns with Characteristics Extracted from Controversial Statements with Anger of Others

著者 (2件)： 村山大騎 (東京工科大) ,  宇田隆哉 (東京工科大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 59  号： 2  ページ： 429-441 (WEB ONLY)  発行年： 2018年02月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： SNSの流行にともない,グループや不特定多数に向けて個人が自由に意見を述べられるようになってきている。SNSでは頻繁に投稿が行われるようになったことから,不注意で不用意な発言をしてしまい,しばしばトラブルが発生する。SNSの利用者にとって,トラブルが発生した後にそのトラブルの原因となった発言を特定することはそれほど困難ではないが,トラブルが発生する前にその発言がトラブルを発生させうるかどうか,投稿者が1人で判断することは困難である。つまり,それぞれの発言は,投稿前に客観的に評価されていない。そこで,本論文では,過去の発言から深層学習を用いて評価モデルを作成することで,これから発言しようとしている内容が,過去にトラブルを引き起こした発言と類似しているかを評価して提示する手法を提案する。提案手法を用いれば,投稿前にその内容について注意を促せる可能性がある。(著者抄録)

シソーラス用語： *サービス ,  コミュニティ ,  情報ネットワーク ,  人間関係 ,  *特徴抽出 ,  類似性 ,  *相似解 ,  *機械学習 ,  指導 ,  注意
準シソーラス用語： *SNS ,  *ソーシャルネットワークサービス ,  *メッセージフィルタリング ,  *深層学習 ,  注意喚起 ,  発言 ,  *類似性分析

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• 総務省:国民のための情報セキュリティサイト,総務省 (オンライン),入手先 http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/security/index.html (参照 2017-03-23).
• Giachanou, A. and Crestani, F.: Like It or Not: A Survey of Twitter Sentiment Analysis Methods, ACM Computing Surveys, Vol.49, No.2, pp.1-41 (online), DOI: http://doi.org/10.1145/2938640 (2016).
• Mohammad, S.M.: #Emotional Tweets, Proc. Intl. Conf. Lexical and Computational Semantics (*SEM), pp.246-255 (2012).
• Ekman, P.: An Argument for Basic Emotions, Proc. Intl. Conf. Cognition and Emotion, Vol.6, No.3, pp.169-200 (1992).
• Roberts, K., Roach, M.A., Johnson, J., Guthrie, J. and Harabagiu, S.M.: EmpaTweet: Annotating and Detecting Emotions on Twitter, Proc. Intl. Conf. Language Resources and Evaluation (LREC), pp.3806-3813 (2012).

タイトルに関連する用語 (5件)： 分類 ,  手法 ,  他者 ,  発言 ,  分析